Rede Bayesiana: Modelagem de Incerteza em Sistemas Robóticos
About this ebook
2: Modelo estatístico: explore a estrutura de modelos estatísticos cruciais para a interpretação de dados.
3: Função de verossimilhança: entenda a importância das funções de verossimilhança no raciocínio probabilístico.
4: Inferência bayesiana: aprenda como a inferência bayesiana aprimora os processos de tomada de decisão com dados.
5: Reconhecimento de padrões: investigue métodos para reconhecer padrões em conjuntos de dados complexos.
6: Estatística suficiente: descubra como estatísticas suficientes simplificam a análise de dados enquanto retêm informações.
7: Processo gaussiano: examine os processos gaussianos e seu papel na modelagem da incerteza.
8: Probabilidade posterior: obtenha insights sobre o cálculo de probabilidades posteriores para previsões informadas.
9: Modelo gráfico: entenda a estrutura e a utilidade dos modelos gráficos na representação de relacionamentos.
10: Probabilidade anterior: estude a importância das probabilidades anteriores no raciocínio bayesiano.
11: Amostragem de Gibbs: Aprenda técnicas de amostragem de Gibbs para amostragem estatística eficiente.
12: Estimativa máxima a posteriori: Descubra a estimativa MAP como um método para otimizar modelos bayesianos.
13: Campo aleatório condicional: Explore o uso de campos aleatórios condicionais em predição estruturada.
14: Distribuição multinomial de Dirichlet: Entenda a distribuição multinomial de Dirichlet em análise de dados categóricos.
15: Modelos gráficos para estrutura de proteína: Investigue aplicações de modelos gráficos em bioinformática.
16: Modelos de grafos aleatórios de família exponencial: Mergulhe em grafos aleatórios de família exponencial para análise de rede.
17: Teorema de Bernstein–von Mises: Aprenda as implicações do teorema de Bernstein–von Mises em estatística.
18: Modelagem hierárquica bayesiana: Explore modelos hierárquicos para analisar estruturas de dados complexas.
19: Grafoide: Entenda o conceito de grafoides e sua importância em relações de dependência.
20: Rede de dependência (modelo gráfico): Investigue redes de dependência em estruturas de modelos gráficos.
21: Numéricos probabilísticos: Examine numéricos probabilísticos para métodos computacionais aprimorados.
